a)Ưu điểm
- Phát hiện mối tương quan giữa hai luật khẳng định và phủ định. - Đề xuất khái niệm luật phủ định mở rộng và luật tối thiểu.
- Nêu và chứng minh một số tính chất của luật khẳng định và phủ định tối thiểu.
- Phân loại một luật đã cho. - Sinh tất cả các luật nguyên tố.
b)Nhược điểm
- Bộ dữ liệu thử nghiệm chưa lớn.
- Thời gian sinh luật tối thiểu còn lớn khi bộ dữ liệu thử nghiệm lớn. - Chỉ xử lý trên các bộ dữ liệu đầy đủ và rời rạc.
c)Hướng phát triển đề tài
- Tiền xử lý dữ liệu (khi các bộ dữ liệu thiếu hoặc liên tục). - Rút gọn tập ứng viên.
- Cải thiện thuật toán sinh luật tối thiểu. - Xử lý các bộ dữ liệu kích thước lớn.
Tài liệu tham khảo
[1] Pawlak. Z (1991), “Rough sets, Theoretical Aspects of Reasoning about Data”, Kluwer Academic Publishers, London.
[2] Shusaku Tsumoto, (2005), “Discovery of Positive and Negative Rules from Medical Databases Based on Rough Sets”, Advanced Techniques in Knowledge Discovery and Datamining, 2005, 233-250.
[3] The UCI machine learning repository, <http://mlearn.ics.uci.edu/MLRepository.html>. [4] Tinghuai Ma, Jiazhao Leng, Mengmeng Cui and Wei Tian (2009), Inducing Positive and Negative Rules Based on Rough Set, Infomation Technology Journal 8(7): 1039-1043.
[5] Tihomir Trifono, Tsvetenka Georgieva (2009), “Application for Discovering the Constraint – Based on Assocication Rules in an Archive for Unique Bulgarian Bells”, European Journal of Scientific Research ISSN 1450-216X Vol.31 No.3
[6] Daniel Delic, Hans-J. Lenz and Mattis Neiling, “Improving the Quality of Association Rule Mining by Mean of Rough Sets”.
[7] MA Yu-liang, YAN Wen-jun, “Value reduction algorithm in rough set based on association rules support”.
[8] Yilong Gao and Liangsheng Qu, “A Reduction Method of Rough Set Model”. [9] Jerzy W. Grzymala-Busse, “Introduction to Rough Set Theory and Applications”.
[10] Urszula Stanczyk, “On Construction of Optimised Rough Set - Based Classifier”.
[11] Serkan Narli and Z. Ahmet Ozelik, “Data mining in topology education: Rough Set data Analysis”.
[12] Jiye Li and Nick Cercone, “A Rough Set Based Model to Rank the Importance of Association Rules”.
PHỤ LỤC